import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'  # 去警告
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 使用CPU

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import datetime
from sklearn import preprocessing

# 设置显示的最大列、宽等参数，消掉打印不完全中间的省略号（只有 pyCharm 才去设置）
pd.set_option('display.max_columns', 1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)


if __name__ == "__main__":
    # 1.读取数据
    features = pd.read_csv('../resources/p02_deep_learning_tensorFlow/temps0.csv')

    # 2.数据处理
    # 2.1 处理时间
    years = features['year']
    months = features['month']
    days = features['day']
    # 转换日期格式
    dates = [str(int(year)) + '-' + str(int(month)) + '-' + str(int(day)) for year, month, day in zip(years, months, days)]
    dates = [datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in dates]  # 转成datetime格式

    # 2.2 准备画图
    # 指定默认风格
    plt.style.use('fivethirtyeight')
    # 设置布局
    fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))
    fig.autofmt_xdate(rotation=45)
    # 标签值
    ax1.plot(dates, features['actual'])  # （x，y）
    ax1.set_xlabel('')  # 横坐标标签
    ax1.set_ylabel('Temperature') # 纵坐标标签坐标标签
    ax1.set_title('Max Temp')  # 表标题
    # 昨天
    ax2.plot(dates, features['temp_1'])
    ax2.set_xlabel('')
    ax2.set_ylabel('Temperature')
    ax2.set_title('Previous Max Temp')
    # 前天
    ax3.plot(dates, features['temp_2'])
    ax3.set_xlabel('Date')
    ax3.set_ylabel('Temperature')
    ax3.set_title('Two Days Prior Max Temp')
    # friend
    ax4.plot(dates, features['friend'])
    ax4.set_xlabel('Date')
    ax4.set_ylabel('Temperature')
    ax4.set_title('Friend Estimate')
    plt.tight_layout(pad=2) # 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域

    # 2.3 独热编码（处理星期）
    features = pd.get_dummies(features)

    # 2.4 提取目标值 - 实际的温度 Y
    labels = np.array(features['actual'])
    # 2.5 在特征中去掉标签
    features = features.drop('actual', axis=1)
    features = features.drop('forecast_noaa', axis=1)
    features = features.drop('forecast_acc', axis=1)
    features = features.drop('forecast_under', axis=1)
    # 2.6 提取特征名字
    features_list = list(features.columns)
    # 2.7 数据集转成合适格式
    features = np.array(features)

    # 3.特征工程
    # 3.1 转换器：特征预处理-标准化
    input_features = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(features)

    # 3.2 估计器：基于 Keras 构建网络模型
    # 3.2.1 前向传播：按顺序构造网络模型
    # 选择序贯模型
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(16, kernel_initializer='random_normal', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.03)), # kernel_initializer:权重的初始化方法，随机    kernel_regularizer：l2正则化,解决过拟合问题
        tf.keras.layers.Dense(32, kernel_initializer='random_normal', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.03)),
        tf.keras.layers.Dense(1, kernel_initializer='random_normal', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.03))
    ])
    # 3.2.2 反向传播：有连续目标值（监督学习） - 回归问题 - 线性回归 - 指定优化器、损失函数
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(0.001),
                  loss='mean_squared_error')  # 梯度下降
    model.fit(input_features, labels, validation_split=0.25, epochs=100, batch_size=64)  # x , y , 验证集占 0.25，迭代100次，一次迭代64样本（越大越好）

    # model.summary() # 展示逻辑结构

    # 4.预测模型结果
    # 4.1 用模型估计结果
    predict = model.predict(input_features)
    # 4.2 展示结果
    # 创建真实值表格
    true_data = pd.DataFrame(data={'date': dates, 'actual': labels})
    # 创建预测值表格 reshape(-1)：改成一串，没有行列
    predictions_data = pd.DataFrame(data={'date': dates, 'prediction': predict.reshape(-1)})
    # 真实值画图
    plt.plot(true_data['date'], true_data['actual'], 'b-', label='actual')
    # 预测值画图
    plt.plot(predictions_data['date'], predictions_data['prediction'], 'ro', label='prediction')

    plt.xticks(rotation='60') #指定横坐标刻度
    plt.legend() #添加图例

    # 图名
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Maximum Temperature(F)')
    plt.title('Actual and Predicted Values')

    # 显示图
    plt.show()
